基于多模态数据和深度机器学习方法的疼痛评估框架
人工智能
2025-05-13 v2 人机交互
机器学习
摘要
本论文最初旨在从临床-理论视角研究疼痛评估过程，同时探索和审查现有的自动方法。建立在此基础上，本博士论文的主要目标是开发创新型计算方法，用于自动疼痛评估，实现高性能并适用于实际临床环境。主要目标是通过计算视角彻底检验和评估影响疼痛感知的显著因素，包括在疼痛研究中广为人知的人口统计学要素。本研究区的可用数据限制下，我们目标是设计、开发、提出并提供适用于不同场景的单模态和多模态配置的自动疼痛评估管道。本博士论文中发表的研究展示了所提出方法的有效性，实现了随机状态优势。此外，它们为探索人工智能、基础模型和生成式人工智能中的新方法铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2505.05396,
title = {A Pain Assessment Framework based on multimodal data and Deep Machine Learning methods},
author = {Stefanos Gkikas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05396},
year = {2025}
}